气候对人类生产和生活都有着非常大的影响。在科学技术非常发达的今天,短时间的天气预测如今已经非常成熟和准确,但是在针对某一地区月际以及年际变化如果运用预测短时间天气的方法进行预测恐怕很难奏效。而对某一地区长时间气候要素进行分析预测可以整理一段时间的气象观测资料,按时间进行排列形成时间序列,如果时间序列在预测时间范围以内,没有突然变动且随机变动的方差σ~2较小,并且认为过去和现在的演变趋势将继续发展到未来时,可用时间序列相关方法和模型方法预测。时间序列模型分析在金融领域运用的十分广泛。不论是对金融市场中的利率、汇率、资产收益率等的动态特征性能够进行很好描述和预测,还是对市场风险也能进行良好的测量和评估。气候要素长时间序列同样与金融要素有着时变性、非线性以及一定的随机性,故可以将时间序列模型分析应用在分析气候要素上。此外本文通过结合小波分析的相关方法对时间序列模型进行模型和方法的优化,进一步提高预测精度,减小预测误差。本文收集整理了华北地区某一气象观测站56年每年2月份的平均风速和平均气温,在介绍了时间序列分析和小波分析的相关理论后,本文选用了时间序列模型ARIMA模型和GARCH模型,通过模型识别及定阶、参数估计、模型适应性检验等步骤对长时间气候要素进行了建模预测。之后,又在小波分析的基础上,对时间序列进行了分解重构,将各层信号进行ARIMA模型建模预测,最后通过比较三个模型的预测误差得出在小波分析的基础上进行时间序列预测对于预测精度有了很大的提升。